提升操控機器人的「大腦」：身體智慧的四種核心技術

I.什麼是具體智能？

具體化智能（Embodied Intelligence，EI）是指智能體通過自己的身體與環境實時互動，從而實現感知、認知、決策和行動相結合的一種智能形式。具體化智能是人工智能領域的前沿，具體化智能系統通常具有感知、認知、決策和行動的能力。具體化智慧最大的特質是具有理解、互動、計畫的能力，因此比一般的機器人更有效率。

Ⅱ.具體智能的四種核心技術

1.多模態感知

多模態感知是指智能機體通過多種感測器（如視覺、聽覺、觸覺、力學、溫度等）獲取外部環境的多維度資訊，並通過融合演算法對這些資訊進行整合，從而實現對周圍環境的精確感知。

2.動態建模

動態建模是指智慧體對環境的認知模型的即時建構和更新，包括環境的幾何結構、物體的運動狀態、物理屬性等。通過動態建模，智能體可以準確了解環境的現狀以及可能的變化趨勢，為決策和規劃提供依據。

3.自主決策

自主決策是指智慧體根據感知到的環境資訊和自身的任務目標，通過一定的決策演算法選擇最佳的行為方案。

4.團體協作

群體協作是指多種智能體之間的資訊交流與協作，共同完成複雜的任務。透過群體協作，智能體可以分享感知資訊、協調行動、分工合作，從而提高任務執行的效率和成功率。

Ⅲ.體現智能四大核心技術在操控機器人中的應用

--以 AiTEN 處理機器人為例。

多模態感知、動態建模、自主決策和群體協作四大體現智能核心技術在搬运機器人領域的應用，實現了從單功能到全場景智能的突破。全场景智能化的突破，显著提高了物流自动化水平。下面以愛騰無人叉車為例，深入剖析具體的技術落地和行業案例。

1.多模式感知

AiTEN 的無人叉車採用雷達、視覺攝影機與內部感測器的融合技術，打造立體感知能力，實現對複雜環境的全方位監控。例如APe15小型移動機器人，整合了基於激光雷达和視覺的AI融合感知技術，能夠精準應對複雜場景。

其核心包括

• 雷達與視覺融合：

透過視覺與 LiDAR 的結合，實現±10mm 高精度定位與動態避障，360° 安全雷達即時掃描環境，結合深度學習演算法識別動態障礙物，支援建圖導航、障礙物偵測與叉尖保護，安全掃描距離最遠可達 5 公尺，大幅提升狹窄空間作業的彈性與安全性。

• 貨物識別感應器：

透過智慧感應技術，即時監控貨物重量及重心，防止超載或傾斜。結合 AI 演算法判斷抓取力道與路徑規劃，避免貨物損壞。

• 3D 區域感應技術：

透過超音波感應器與機械式防撞觸邊的結合，達到立體安全防護，大幅提升棧板辨識與貨架定位的精準度。  

2.動態建模

AiTEN 无人叉车通过动态建模技术，实现了物理环境与虚拟仿真的深度融合，支持无人叉车快速响应环境变化。

• 混合導航：AiTEN Robotics 自行研發的雷射導航技術結合動態地圖，無須鋪設磁條或定位點，支援動態情境下的地圖建置與路徑最佳化，結合視覺導航形成混合式定位系統，大幅降低部署成本，同時支援彈性路徑規劃。

• 數位姊妹整合：AiTEN Robotics 推出「WMS+MES+RCS+Digital Twin」解決方案，透過虛擬模擬與實體設備的即時對應，實現作業場景的動態建模與預覽，優化倉儲流程。同時，利用大型模型庫驅動數位孪生系統進行場景生成，提高了機器人對未知場景的穩健性和適應性。例如，其AGV無人叉車在虛擬環境中預覽搬運路徑，再利用真實數據進行微調，降低實際場景的試誤成本。

• 即時環境適應：AiTEN Robotics 的 RDS 排程系統支援動態迴避及路徑調整，以避免多車輛擁塞；其 WCS 系統可與升降機、自動門、機械手臂及其他設備達成協同控制。

動態建模技術將實體環境與虛擬模擬深度整合，降低試誤成本，支援彈性生產需求。

此外，艾騰搬運機械人的智能控制系統可以實時監控機器人的運行狀態，如速度、功率、負載等信息，並根據這些數據動態調整車輛的運動參數，保證機器人在不同工況下的穩定運行，這也是動態建模在控制層面的體現。

‍3.自主決策

搬运机器人的自主决策能力依赖于人工智能算法和实时控制系统的闭环优化。爱腾机器人搭载了基于深度学习和强化学习算法的先进智能控制系统，能够根据实时感知的环境信息和任务要求自主决策，如路径规划、避障策略选择等。機器人也能根據即時感知的環境資訊和任務需求自主做出決策。其自主研發的智能調度控制系統，可實現多台機器人的高效調度和任務分配，優化車輛的運行效率。面對複雜物流情境中的突發狀況，搬運機器人車輛可快速反應，自動調整運行路徑或採取相應的避障措施，確保任務順利完成。例如，AiTEN APe15搭載自主研發的AI調度算法和實時數據分析系統，可動態優化路徑和負載，幫助客戶縮短成本回收週期30%。

• 路徑規劃與避障：以卷積神經網路 (CNN) 為基礎的 AI 演算法支援動態障礙物迴避與路徑重新規劃，確保毫米級的精確操作。

• 智慧化運維決策：透過雲腦大數據分析機器人運作狀態，預測設備故障並產生維護策略，故障診斷準確率達 99.2%。

• 多任務並行處理：AiTEN 機器人支援人機共存模式，可根據任務優先順序自動調整工作佇列，實現多情境下的彈性切換。

自主決策技術使搬運機械小車在工業場景中實現了無人介入的連續運行，良品率提升至 99.99%。

 4.團體協作

AiTEN Robotics通過群組智能協議堆疊實現多設備協作。AiTEN Robotics開發的RDS智能調度系統實現了多台搬运機器人與其他物流機器人的高效協作。它可以實時監控機器人的位置和狀態，根據任務需求合理分配任務，協調機器人的運行路徑，避免碰撞和擁塞。在實際應用中，多台 AiTEN 處理機器人可以通過調度系統共同完成複雜的物流任務，提高工作效率和整體運作效果。例如，在倉庫中，多台機器人可共同完成貨物搬運、堆疊等任務，實現物流的自動化和智能化。

• 多機器人協同作業演算法：開發以雲端腦運算為基礎的分散式排程系統，支援數百台車輛在同一場地調度以達到協同作業，透過RCS(Robot Control System)達到動態任務分配與資源最佳化，團體效率可達人工團隊的15倍。
• 跨設備協作：與立式倉儲、自動化生產線等設備無縫對接，支援與機械手臂、輸送線自動互動，形成全鏈路智慧型物流系統。
• 全球適應：透過多語言指令解析技術，實現跨國倉儲網路的標準化存取，並支援全球專案部署。

摘要

體智能四大核心技術在搬運機器人產業的應用，推動搬運機器人從單一的自動化設備向 「感知-決策-執行-協同 」全鏈條的智能化跨越。隨著技術的迭代和產業生態的改善，搬運機器人將進一步釋放在製造、倉儲、物流等領域的效率潛能，成為智慧工廠的核心節點。

身為智慧物流解決方案領域的企業，艾騰機器人始終聚焦「智慧工廠」場景，深度融合技術創新與產業需求，已為全球200多家製造業客戶提供全方位服務：依托全系列搬運機器人產品矩陣覆蓋多樣化技術搬運場景、自研產業級智慧調度系統實現多設備高效協同、自研產業級智慧調度系統實現多設備高效協同作用。我們已為全球200多家製造業客戶提供全方位服務：依托全系列搬運機器人涵蓋多樣化搬運場景、自主研發的產業級智慧調度系統實現多設備高效協同、以及涵蓋售前規劃、部署實施到運維優化的全生命週期服務體系，幫助企業實現物流智能化轉型，持續賦能製造業數位升級與發展高品質。